速度網絡gpuSEARCH AGGREGATION
回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，顯卡這么貴，都自購，顯然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是講amazon aws的，這對國內用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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...Caffe和CNTK在小型CNN上同樣表現不俗；對于帶LSTM的RNN，CNTK速度最快，比其他工具好上5到10倍。通過將訓練數據并行化，這些支持多GPU卡的深度學習工具，都有可觀的吞吐量提升，同時收斂速度也提高了。多GPU卡環境下，CNTK平臺在...
...含 96 塊 GPU 的聚類，你可以擁有一個大約 90x-95x 的新線性速度。Pytorch 也許是跨機器支持有效并行化的庫，但是，庫目前還不存在。如果你想要在一臺機器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要選擇，這些庫具備良好的...
...能支持多機并行分布式訓練，但是針對復雜網絡，其訓練速度反而不如單臺機器[1]。目前已經有IBM[4]和Petuum[1]分別在其深度學習系統PowerAI 4.0和Poseidon中實現多機并行線性加速，本文介紹我如何通過消除TensorFlow的網絡瓶頸，實現T...
...智的。 GPU才是深度學習應用的核心，它能大大提升處理速度，所以不能忽略。我在之前的文章中詳細介紹了GPU的選擇，并且GPU的選擇可能是您的深度學習系統中最關鍵的選擇。?一般來說，如果您的資金預算有限，我推薦您購買...
...net-50 等經典 CNN 網絡結構上做了實驗，無論是精度上還是速度上均超過了目前已知的算法。我們可以在 3-bit 上面做到幾乎無損壓縮。目前該方法已經被廣泛應用到各種端上目標檢測和圖像識別的實際項目中。相關成果已經在 AAAI...
...，比 Caffe 快 40% 左右。而我們還有一種方法讓模型的推斷速度變得更快，也就是使用 GPU Coder 將模型轉化為脫離 MATLAB 環境的 CUDA 代碼。我們已經在一臺 GPU 工作站上測試 GPU Coder 的效果，基本上它要比 TensorFlow 的性能高 7 倍，比 ...
...理單元最初是為了加速視頻游戲圖形而創建。目前，全球速度最快的七臺超級計算機中有五臺都使用有英偉達的Tensor Core GPU，Summit自然也不例外。之所以要在全球性能最為強勁的計算機設備中大量使用GPU，是因為GPU能夠并行處理...
...當前的工業需求。因此需要并行的深度學習系統提高訓練速度。各大公司在構建并行深度學習系統上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微軟、騰訊和百度等等。為了提高算法的并行效率，這些系統大部分使用了多機多GPU的...
...行了簡化。Caffe深層學習框架Caffe是一套立足于表達、速度與模塊化的解決方案。其最初誕生于2013年，主要用于機器視覺項目。Caffe自出現之后就一直將多種其它應用囊括入自身，包括語音與多媒體。由于優先考量速度需求...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
李義
陳江龍
ernest
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